A、量子计算
B、隐私计算
C、数字孪生
D、数据加密
答案：B
解析：隐私计算技术助力人工智能数据安全可信地进行写作。
A、量子计算
B、隐私计算
C、数字孪生
D、数据加密
答案：B
解析：隐私计算技术助力人工智能数据安全可信地进行写作。
A. 专家系统
B. 进化算法
C. 遗传算法
D. 禁忌搜索
解析：专家系统能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
A. 只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数
B. 核函数选择作为支持向量机的最大变数
C. 核函数将影响支持向量机的性能
D. 核函数是一种降维模型
解析：只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，它就能作为核函数使用.事实上，对于一个半正定核矩阵，总能找到一个与之对应的映射，任何一个核函数都隐式地定义了一个称为“再生核希尔伯特空间”的特征空间，我们希望样本在特征空间内线性可分，因此特征空间的好坏对支持向量机的性能至关重要，在不知道特征映射的形
式时，我们并不知道什么样的核函数是合适的，而核函数也仅是隐式地走义了这个特征空间，于是，“核函数选择”成为支持向量机的最大变数
A. PCA
B. KPCA
C. ICA
D. RANSAC
A. 中间&;&核心&;&边侧&;&侧边
解析：主要应用
A. np.identity
B. np.ones
C. np.random.rand
D. np.arange
解析：用numpy创建单位矩阵使用np.identity
A. [[ 1., 2., 1.],[ 4., 5., 4.]]
B. [[ 4., 5., 4.],[ 4., 5., 4.]]
C. 以上都不对
D. [[ 4., 5., 4.],[ 1., 2., 1.]]
A. 正确$;$错误
A. 卷积神经网络
B. 循环神经网络
C. 深层神经网络
D. 浅层神经网络
解析：循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 。循环神经网络在自然语言处理（，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报
A. SelectiveSearch
B. ROIpooling
C. Regionproposallayer
D. C4.5
解析：见算法解析
解析：正确
